引言
“未来的机器人将如何理解和适应复杂的环境？” 这个问题长期困扰着人工智能和机器人学界的研究人员。然而，阿里巴巴达摩院与浙江大学近期联合推出的WorldVLA（Visual-Language-Action World Model）模型，或许为这一问题提供了突破性的解决方案。这一模型通过将视觉、语言和动作整合进一个统一的框架中，不仅能生成连续动作，还能预测未来的图像状态。WorldVLA的出现，预示着人工智能在复杂环境中的精细操作和人机协作任务中迈出了重要一步。
什么是WorldVLA？
WorldVLA 是由阿里巴巴达摩院和浙江大学联合开发的自回归动作世界模型。该模型旨在通过整合视觉、语言和动作（VLA）模型与世界模型，学习环境的基本物理规律，并生成精确的动作和视觉预测。这一模型不仅能够根据图像和语言指令生成后续动作，还能基于当前图像和动作预测未来的图像状态。
WorldVLA在性能上优于独立的动作模型和世界模型，展示了世界模型与动作模型之间的相互增强作用。为解决自回归方式生成一系列动作时性能下降的问题，研究团队提出了一种注意力掩码策略，在生成当前动作时选择性地屏蔽先前的动作，从而显著提高了动作块生成的性能。
主要功能
动作生成
WorldVLA可以根据图像和语言指令生成后续动作，支持连续动作规划。这一功能在机器人目标导向任务中尤为重要，例如将物体从一个位置移动到另一个位置。
图像预测
基于当前图像和动作，WorldVLA能够预测未来的图像状态，提升视觉预测精度。这一功能在未来场景模拟与预测中具有广泛应用，例如自动驾驶中的道路场景预测。
环境理解
WorldVLA通过学习环境的物理规律，增强视觉和动作理解能力。这一功能在复杂环境中的精细操作中尤为关键，例如在杂乱桌面或狭窄空间中生成适应性强的动作。
双向增强
WorldVLA的动作模型与世界模型相互促进，提升整体性能。世界模型通过预测未来状态帮助动作模型更好地理解环境的物理规律，而动作模型通过生成动作帮助世界模型更准确地预测未来的图像状态。
技术原理
统一框架
WorldVLA将视觉-语言-动作（VLA）模型和世界模型整合到一个单一的框架中。使用三个独立的编码器（图像编码器、文本编码器和动作编码器）将不同模态的数据编码为统一的词汇表中的标记，实现跨模态的理解和生成。
自回归生成
模型采用自回归的方式进行动作和图像的生成。动作模型根据历史图像和语言指令生成动作，世界模型根据历史图像和动作预测未来的图像状态。
注意力掩码策略
为解决自回归模型在生成一系列动作时可能出现的性能下降问题，WorldVLA提出了一种注意力掩码策略。在生成当前动作时选择性地屏蔽先前的动作，减少错误的传播，提高动作块生成的性能。
双向增强
WorldVLA基于世界模型和动作模型的相互作用实现双向增强。世界模型通过预测未来状态帮助动作模型更好地理解环境的物理规律，而动作模型通过生成动作帮助世界模型更准确地预测未来的图像状态。
训练策略
WorldVLA在训练时混合使用动作模型数据和世界模型数据，确保模型能够同时学习到动作生成和图像预测的能力。混合训练策略让模型能在单一架构中实现多种功能。
应用场景
机器人目标导向任务
WorldVLA可以帮助机器人根据视觉和语言指令完成目标导向的任务，如将物体从一个位置移动到另一个位置。
复杂环境中的精细操作
在复杂环境中，如杂乱桌面或狭窄空间，WorldVLA可以生成适应性强的动作，完成精细操作。
人机协作任务
在人机协作场景中，WorldVLA可以理解人类的动作和意图，生成相应的协作动作，提高协作效率。
未来场景模拟与预测
WorldVLA可以预测未来的图像状态，帮助机器人提前规划和评估动作后果，如自动驾驶中的道路场景预测。
教育与研究平台
WorldVLA可以作为教学工具和研究平台，帮助学生和研究人员理解和实践机器人控制和视觉预测的原理。
项目地址
- GitHub仓库: [https://github.com/alibaba-damo-academ
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